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本书由杰出的科学史专家托马斯·黑格和保罗·塞鲁齐撰写，在经典之作《现代计算机发展史》第二版的基础上，进行了脱胎换骨式的全面重构，用全新视角，深入阐释计算技术体系及其应用的进化，带领读者理解计算机的变革历程，以及技术与社会的相互塑造。全书共分15章，每章讲述计算机的一种转变，从1945年的ENIAC谈起，到电子邮件、袖珍计算器、个人计算机、万维网、电子游戏、智能手机的发展，再到计算机无处不在又无迹可寻的当今世界，最后以集成了多种计算模式
本书围绕图像场景内容理解这个核心，从图像场景的语义理解、图像空间的几何理解、对象级场景解析三个方面进行详细阐述。从章节结构来说，第1章绪论部分概述了图像场景内容理解的背景与意义以及发展历程；第2章、第3章的内容分别对应场景语义和场景几何的理解，是从场景级图像内容理解入手；在第4章转入对象级图像内容理解；第5章概述了对象级场景理解在人工智能中的应用...
本书考虑实际生产系统中存在的订单批量性，系统研究并行机、流水车间、作业车间制造过程分批优化调度和流程工业批处理过程生产调度问题，以及差分进化算法在分批优化调度问题中的应用，设计同时处理批量划分和排序优化的有效算法，注重提炼问题的特征，结合问题信息开发有效的优化求解方法。具体内容包括基于差分进化算法的并行机分批优化调度、基于差分进化算法的流水车间分批优化调度、基于差分进化算法的作业车间分批优化调度、基于差分进化算法的流程工业间歇批处理与
本书在理想信息交互、个体动力学接近不受任何信息-物理攻击且全局拓扑条件接近己知的条件下梳理相关研究成果。目前，国内尚无关于分布式安全协同控制与优化的专著出版。基于此，在综合多智能体系统分布式安全协同控制与优化领域的大量国内外文献的基础上，以作者多年来的研究成果为主，本书系统性阐述一致性理论框架下的分布式安全协同控制与优化领域的研究成果。在书写过程中，以分布式一致性理论作为贯穿本书的核心脉，针对全局拓扑信息未知的分布式安全一致性行为涌现
数据结构与算法是计算机、软件工程等相关专业一门非常重要的专业基础和核心课程。《深入浅出数据结构与算法：微课视频版》内容全面，语言通俗易懂，所选案例典型、丰富，结构清晰，重难点突出，所有算法均已实现，可直接运行。《深入浅出数据结构与算法：微课视频版》共分为四篇，内容包括数据结构概述，数据结构与算法基础，线性表，栈和队列，串、数组与广义表，树，图，查找，排序，回溯算法，贪心算法，分治算法，实用算法等。另外，《深入浅出数据结构与算法：微课视
本书系统介绍了面向人工智能领域中的数据安全、隐私保护技术和工程实践。本书首先探讨了人工智能领域所面临的各种数据安全和隐私保护的问题及其核心需求，并在此基础上纵览和比较了各种隐私保护计算技术和解决方案的利弊；然后详细阐述了目前比较具有工程实践优势的可信执行环境技术，及其在主流人工智能场景中的工程实践参考案例。此外，本书介绍了关于数据安全和隐私保护的概念、原理、框架及产品，从而帮助读者对机密计算的技术全景有整体的理解...
本书介绍规范性分析以及如何使用规范性分析进行决策，理论部分和实践部分相对平衡，展示了直观的概念插图、现实的示例问题和案例研究。全书共6章。第1章概述商业分析及分析的纵向视图和简单分类，并介绍规范性分析所处的位置。第2章介绍优化。第3章解释蒙特卡罗模拟、离散模拟和连续模拟等强大的决策工具。第4章介绍多准则决策及其简单分类。第5章介绍专家系统和基于案例的推理。第6章介绍大数据、深度学习和认知计算等前沿分析技术。本书适合商业分析专业人员与相
这本书你能给你带来什么？ 它将告诉你ChatGPT是什么？ 它是一种全新的聊天机器人模型 它可以学习和模仿人类的语言 它能协助人类完成一系列的任务 编写和调试计算机程序、文学、媒体相关领域的创作 它就是火爆全网的：ChatGPT 它还不完美 但它潜力无限 你将如何使用和调教ChatGPT？ 手把手教你 注册登录 了解ChatGPT性格特点 优化调教指令 未来已来 你不来看看吗？ 你能运用ChatGPT实现变现！
本书以通俗易懂的语言、翔实生动的操作案例，指导初学者快速掌握电脑操作，提高电脑实践应用能力。全书共17章，主要内容包括学电脑从零开始、学会操作键盘和鼠标、进入绚丽多彩的Windows10世界、轻松管理电脑中的文件等...
随着人们生活质量的提高，人体生理机能健康愈加地受到人们的重视，因此人体的生理机能评估也变得越来越重要。合理科学的生理机能评估对预防生理机能病变、保障人体健康尤为重要。本书针对复杂的人体运动问题，探索一种基于几何代数的人体运动表征方法，并以机器学习、深度学习为方法，为分析人体运动提供有效的解决方案。本书介绍了可变形卷积神经网络算法跟踪器、李生框架SiamFC跟踪算法、人体姿态描述方法、人体姿态朝向描述符以及人体生理机能评估系统。
黑客编程和逆向分析是计算机安全从业者需要掌握的两项基本功，随着各大企业对安全技术的日益重视，工程师在这方面的学习需求也在持续增长。 本书共11章，既包括黑客编程的内容，如数据的存储及表示形式、汇编语言入门；又包括逆向分析的知识，如熟悉调试工具OD、PE工具详解、PE文件格式实例（包括加壳与脱壳工具的使用）、十六进制编辑器与反编译工具、IDA与逆向、逆向工具的原理及实现、安卓逆向分析。此外，本书还介绍了计算机安全的新技术，如DEX文件格
本书深入浅出地介绍了近年来AI领域中十分引人注目的新型人工神经网络――生成对抗网络（GAN）的基本原理、网络结构及其在图像处理领域中的应用；同时，分析了近年来在GAN训练、GAN质量评估及多种改进型GAN方面取得的进展；在实践方面，给出了基于Python的基本GAN编程实例。另外，本书还介绍了支撑GAN模型的基础理论和相关算法，以使读者更好地理解和掌握GAN技术...
《大数据分析师面试笔试宝典》旨在帮助读者了解大数据分析师的工作内容、技能要求、各类常用技术的原理和可能应用的场景。 大数据分析是一个多学科交叉的领域，包含了统计学、计算机科学、运筹学乃至市场营销学等。《大数据分析师面试笔试宝典》并没有介绍大数据分析领域涉及的所有方面，而是根据当前用人单位对大数据分析师的需求，选择了其中较为重要的内容进行解析，将当前大数据分析涉及的热点技术一网打尽。 阅读《大数据分析师面试笔试宝典》需要
本书以智能算法为背景，全面地介绍了人工智能的各种算法，本书内容以理论为基础，以应用为主导，循序渐进地向读者揭示怎样利用智能算法解决实际问题。全书共11章主要内容包括MATLAB语言入门、插值算法与曲线拟合、灰色系统理论、傅里叶变换和小波变换、经验模态分解算法、模糊逻辑控制算法、滑模变结构控制、神经网络基本理论、支持向量机、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法等。 本书可作为高校本科生和研究生的学习用书，也可作为科研人员、学者、工程技术人
本书面向研究型开发与创新能力培养，重点讲解机器学习的基本原理和前沿思想。Python是开展机器学习编程实践的主流语言，本书为常用的机器学习模型提供了完整的Python实现代码。本书在“学堂在线”网站同步开设配套慕课课程，供读者免费学习。 本书可作为高等学校相关专业“机器学习”“统计学习”等课程的教材，也可作为有一定基础的读者的自学参考书。 ...
本书主要内容包括：计算机基础知识、Windows 7操作系统及其应用、Word 2010文字编辑、Excel 2010电子表格、PowerPoint 2010电子演示文稿、计算机网络基础、Internet的应用、计算机安全和计算机多媒体技术等...
本书引导读者从数据科学基本概念出发，全面了解数据科学相关知识，掌握数据科学中数据处理的流程和方法。本书在理论上突出可读性和完整性，力求兼具一定的广度和深度；在实践上强调对常用技术工具的操作性，力求体现数据科学应用的多样性和代表性。全书共12章，可分为三大部分：第1、2章是数据科学概述部分；第3～6章是数据科学理论基础和重点工具部分；第7～12章是数据科学全流程的技术与方法部分（包括数据采集、数据存储与管理、数据可视化、数据分析、数据安
文本语义向量化表示是指将自然语言编码为计算机可处理的、蕴含语义特征的向量的过程。在人工智能领域中，语义表示学习是实现机器理解自然语言的第一步，是机器处理文本数据和完成各种自然语言处理任务的基础，其性能的优劣直接影响下游任务的效果。因此，语义表示学习具有重要的研究意义和实用价值。本文梳理了文本语义向量化表示的基础理论，详细介绍了分布式表示方式、融合知识表示方法、任务导向的表示方法和预训练语言模型等典型方法，并以机器阅读理解任务为例，介绍
本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何将神经网络、强化学习等深度学习技术应用于预测金融市场。本书分为六大部分。第一部分介绍人工智能算法的核心概念，包括监督学习和神经网络，并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步，讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。第五部分展望未来，探讨人工智能会如
本书首先介绍通用处理器的架构，以及汇编和编译的技术；然后讲解Linux内存管理、Linux进程管理，以及GDB、trace、eBPF、SystemTap等Linux系统开发工具；接着通过视频编解码主流技术和英伟达计算平台CUDA等讨论人工智能技术在音视频领域与自然语言处理领域的应用；最后讲解标准计算平台OpenCL的原理、开源硬件soDLA、Intel神经网络异构加速芯片、SystemC框架...
该书通过对数据库和信息系统中的数据与信息质量的现状和未来发展进行充分、完整而全面的综述，对组成数据与信息质量研究核心的技术进行了深入探讨，包括对象识别、数据集成、错误定位与纠正等，并在一个原创框架下对相关技术进行比较研究。该书除了将数据与信息质量作为独立研究领域进行系统描述，还包括了从其他领域借鉴的研究成果，如概率论、统计数据分析、数据挖掘、知识表示、机器学习等。最后，该书还突出可操作性，提供了方法论、有效技术的基准测试、案例研究和例
《TensorFlow2.x高级计算机视觉》详细阐述了与TensorFlow高级计算机视觉相关的基本解决方案，主要包括计算机视觉和TensorFlow基础知识，局部二值模式和内容识别，使用OpenCV和CNN进行面部检测，图像深度学习，神经网络架构和模型，迁移学习和视觉搜索，YOLO和对象检测，语义分割和神经风格迁移，使用多任务深度学习进行动作识别，使用R-CNN、SSD和R-FCN进行对象检测，通过CPU/GPU优化在边缘设备上进行
本书采用理论学习与实践操作并重、上层应用与底层原理相结合的方式，讲解数据分析师需要掌握的数据分析基础知识，包括基础理论、关联规则分析、回归分析、分类分析、聚类分析、集成学习、自然语言处理、图像处理和深度学习。每章内容从7个方面展开讲解，包括：应用场景、算法原理、核心术语、Python编程实践、重点与难点解读、习题和主要参考文献及推荐阅读书目...
国内外同类图书对测试函数的描写相对分散，很少有书能够将测试函数归类总结并分析其优缺点，因此本书针对这一现象，重点描述测试函数的归类及分析。本书包括以下内容： 进化计算的概念、起源、分支；进化计算相关的各种标准测试函数，包括单目标、多目标、多模态、动态、大规模等；常用的几种进化计算方法、进化计算方法及测试函数的Matlab实例...
本书是计算机科学概论课程的经典教材，全书对计算机科学做了百科全书式的精彩阐述，充分展现了计算机科学的历史背景、发展历程和新的技术趋势。本书首先介绍的是信息编码及计算机体系结构的基本原理，进而介绍操作系统和组网及因特网的相关内容，接着探讨算法、程序设计语言及软件工程，然后讨论数据抽象和数据库方面的问题，讲述图形学的主要应用以及人工智能，最后以计算理论的介绍结束全书。本书在内容编排上由具体到抽象逐步推进，很适合教学安排，每一个主题自然而然
人工智能是社会发展和技术创新的产物，是促进人类进步的重要技术形态。人工智能发展至今，已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，对各行各业均产生了深远和广泛的影响。各类人工智能技术已经被广泛应用于生产生活、科研教育、国防建设等众多领域。人工智能前沿技术是引领人工智能2.0时代发展的风向标。本书将展开回顾近年来人工智能技术的发展历史，介绍人工智能技术的最新发展情况、在各行各业的最新应用及其可能带来的问题，本书的最后，针对人工智能技术发
本书共包含25个单元，涵盖了计算机软硬件基础知识、计算机应用技术及前沿学科知识等内容，讲述了计算机硬件基础、计算机系统结构、程序设计语言、操作系统、数据结构、数据库技术、软件工程、计算机图像与动画、计算机网络技术、办公自动化、虚拟现实、人工智能、电子商务基础及其应用，以及计算机领域的新技术（如大数据、云计算、物联网和移动商务）等内容。每个单元内容相对独立，单元后均附有重点词汇、课文难点注释、练习、两篇与课文内容相关的阅读材料，以及计算
机器学习系统既复杂又独特。复杂是因为它们由许多不同的组件组成，并涉及许多不同的领域。之所以说独特，是因为它们依赖于数据，不同用例之间的数据差异很大。在本书中，您将学习一种整体的方法来设计可靠、可伸缩、可维护的ML系统，并能适应不断变化的环境和业务需求。作者Chip Huyen是Claypot AI的联合创始人，她考虑了每个设计决策——比如如何处理和创建训练数据，使用哪些功能，多久再训练一次模型，以及监控什么——在它如何帮助整个系统实现
1、深度学习和传统机器视觉技术相融合，可以大大提高AI技术的效率和精度。2、本书内容全面，着眼应用，分为上、下两篇共19章内容，详细讲解了机器视觉及深度学习的理论和编程实践。3、介绍了经典图像处理算法、深度学习框架。4、讲解了编程工具VC 、Python和OpenCV；利用VC 和Python工具，搭建图像处理的工程界面。5、介绍了常用的9种深度学习框架的获得方法、安装设置、工程创建，以及深度学习工程的编译、训练、评估与部署方法。
本书主要介绍统计机器学习领域常用的基础模型、算法和代码实现。包括统计机器学习、Python语言基础，常用的线性回归、贝叶斯分类器、逻辑回归、VM、核方法、集成学习，以及深度学习中的多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、变分自编码器、对抗生成网络和强化学习等模型与优化方法，使用Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch定制模型与训练等。 本书面向的主要读者是统计学、机器学习和人工智能等领域的高年级本科生和研
本书比较全面地介绍云数据管理中多维索引与复杂查询、云环境下针对物联网数据的多维索引技术、可扩展的空间关键字查询、基于MapReduce的概率集合相似性连接查询、大规模高维向量相似性连接查询、Top-k相似性连接查询、基于随机映射的相似性连接查询、相似性连接查询其他问题、大数据复杂查询面临的挑战等内容。力求向读者系统展示大数据复杂查询领域的近期新研究动态，希望能够为从事相关研究的广大读者提供有益的参考和帮助，同时能够为大数据复杂查询相关
全书共有20章。读者将了解数据结构与算法为何如此重要，如何快速使用大0记法判断代码的运行效率，以及如何用动态规划优化算法。重点内容包括冒泡排序、选择排序、插入排序等排序算法，以及深度优先搜索、广度优先搜索、迪杰斯特拉算法等图算法。在学习算法的过程中，读者也将通晓数组、哈希表、栈、队列、链表、图等常用数据结构的适用场景...
本书将基础理论和实际案例相结合，循序渐进地介绍大数据与人工智能方面的知识，全面、系统地介绍大数据与人工智能的算法概念和适用范畴，并通过11个具体案例分别阐述人工智能和大数据技术在生产生活中的应用。全书共20章，第1～9章分别介绍大数据与人工智能的发展历史、数据工程、机器学习算法、深度学习与神经网络、大数据存储技术、Hadoop MapReduce解析、Spark解析、分布式数据挖掘算法和PyTorch解析等知识，第10～20章为大数据
本书介绍算法领域的一些常见算法，如搜索、排序、散列、查找最短路径和检测环路等；讨论与算法密切相关的一些数据结构与数据类型，如数组、链表、二叉树、散列表、堆栈和图等；重点阐述算法和数据结构之间的选择。除此之外，本书还深入浅出地阐述算法复杂度的原理，并通过大量的实验数据帮助读者理解各种不同时间复杂度的算法的行为。本书在解释算法的工作原理时，就像讲故事一样娓娓道来，并提供大量的实验数据，对不同算法的运行时间性能进行比较。本书所提供的算法实现
本书从大数据基础原理、大数据分析方法和大数据行业应用三个部分介绍大数据技术。全书共12章，内容包含大数据的基本概念，分布式基础架构Hadoop，分布式文件系统HDFS，NoSQL数据库，分布式计算框架MapReduce，大数据基本分析方法（聚类、分类与预测），大数据在搜索引擎、推荐系统以及其他行业的应用。本书在前7章设置8个实验，帮助读者初步掌握大数据技术、大数据分析与大数据应用的相关知识与操作技能。 本书可作为信息管理与信息
本书是一本使用深度学习生成图像和视频的实用指南。书中深入浅出地介绍了基于TensorFlow生成图像的基本原理。本书有三部分共10章，第一部分介绍使用TensorFlow生成图像的基本知识，包括概率模型、自动编码器和生成对抗网络（GAN）；第二部分通过一些应用程序案例介绍具体的图像生成模型，包括图像到图像转换技术、风格转换和人工智能（AI）画家案例；第三部分介绍生成对抗网络的具体应用，包括高保真面孔生成、图像生成的自我关注和视频合成。
本书介绍了基于软集合理论的预测性文本挖掘方法。采取软集合理论作为解决预测性文本挖掘问题的基础理论。通过将软集合理论融入到文本挖掘的预测过程之中，为希望依赖文本数据做出预测的管理人员和决策者提供能够处理自然语言特征和非精确性的工具。具体来说，本书内容主要包括：(1)针对文本数据转换为特征后的高维及非精确性，研究面向文本数据的软集合特征选择方法。(2)针对具有自然语言特征和非精确性等特性的面向文本数据的预测问题，研究面向文本数据的软依赖预
《分布式人工智能》可分为五大部分，阐述了分布式人工智能的基础知识以及相关进展，包括分布式人工智能简介、分布式规划与优化、多智能体博弈、多智能体学习和分布式人工智能应 用。除此之外，由于本领域尚处于蓬勃发展阶段，相关技术与应用层出不穷，因此书中还提供了研究者对于分布式人工智能发展的相关预测，以供读者深入了解、学习。 本书适合相关领域的从业者学习，也适合作为本领域研究者的案头参考。 ...
本书针对深度学习及开源框架——PyTorch，采用简明的语言进行知识的讲解，注重实战。全书分为4篇，共19章。深度学习基础篇（第1章～第6章）包括PyTorch简介与安装、机器学习基础与线性回归、张量与数据类型、分类问题与多层感知器、多层感知器模型与模型训练、梯度下降法、反向传播算法与内置优化器。计算机视觉篇（第7章～第14章）包括计算机视觉与卷积神经网络、卷积入门实例、图像读取与模型保存、多分类问题与卷积模型的优化、迁移学习与数据增
本书从贝叶斯理论的基本原理讲起，逐步深入算法、机器学习、深度学习，并配合项目案例，重点介绍了基于贝叶斯理论的算法原理，及其在机器学习中的应用。 本书分为10章，涵盖了贝叶斯概率、概率估计、贝叶斯分类、随机场、参数估计、机器学习、深度学习、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、贝叶斯深度学习等。本书涉及的应用领域包含机器学习、图像处理、语音识别、语义分析等。本书整体由易到难，逐步深入，内容以算法原理讲解和应用解析为主，每节内容辅以案例进行综合讲解
这是一本运用PyTorch探索自然语言处理与机器学习的书，从入门到实战，循序渐进地带领读者实践并掌握自然语言处理的相关内容。本书首先对自然语言处理进行了概述，并介绍了Python自然语言处理基础；然后介绍了什么是PyTorch和PyTorch的基本使用方法；接着介绍了多种机器学习技术及其在自然语言处理中的应用，包括RNN、词嵌入、Seq2seq、注意力机制、Transformer和预训练语言模型；最后介绍了用自然语言处理实现的两个项目
数据运营是指通过数据来分析和解决问题，利用各种数据科学技术挖掘数据价值，帮助企业优化业务管理和提升决策效率。随着我国数字化转型的深入，传统基于项目、人工处理的各类数据运营活动已经无法满足业务发展要求。集合了敏捷开发、精益制造以及DevOps理念的DataOps因此顺势而生，并且受到了业界的广泛关注。 本书总结了作者25年的行业经验和对DataOps的认知，从当前数据科学交付面临哪些挑战、什么是DataOps、通过哪些手段可以
本书以“实战、实用、实效”为原则，充分考虑智慧公安、智慧交通、智慧金融、智慧城市等用户的大数据应用痛点，紧贴大数据实践的业务场景，汇集数据分析模型全生命 周期的关键应用技术，包括数据准备、工作表管理、可视化图表创建、数据大屏制作、数据模型创建和自定义算子设计等内容。 本书内容通俗易懂，案例丰富，图文并茂，同时配有教学视频和建模平台，适合初级、中级数据分析师和广大数据分析爱好者参考学习。通过本书，读者无须具备计算机、 软件开发等专业知
神经网络与深度学习是人工智能研究的重要领域，是机器学习的重要组成部分。人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的科学。本书紧紧围绕神经网络和深度学习的基础知识体系进行系统的梳理，力求从基础理论、经典模型和前沿应用展开论述，便于读者能够较为全面地掌握深度学习的相关知识。全书共 16 章。第 1 章是绪论，简要介绍人工智能、机器学习、神经网络与深度学习的基本概念及相互关系，并对神经网络的发展历程和产生机理进行阐述；第2章介绍神经
本书是一本理论扎实，同时联系实际应用的图书。全书系统地介绍了因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法和基于因果推断的机器学习方法及其在一些重要领域的应用。 全书共分6章。第1章从潜结果框架和结构因果模型出发，介绍因果推断的基本概念和方法。第2章介绍近年统计和机器学习文献中出现的一些重要的基于机器学习的因果推断方法。第3章介绍能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学习。第4章介绍因果机器学习如何提高机器学习模型的可解释性与公平性
这是一本系统讲解GAN理论、模型、常见问题，并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实例的著作。 作者在人工智能领域积累颇深，这本书得到了前阿里巴巴达摩院华先胜和中国科学院自动化所刘成林的推荐。前4章有针对性地讲解GAN的理论，帮助读者夯实基础；后8章讲解应用，用大量经典的模型和9个案例，为8个应用场景提供了GAN解决方案。 第1~4章首先介绍了无监督生成模型、显式生成模型、以GAN为代表的隐式生成模型等各种生成
PyTorch 是基于 Torch 库的开源机器学习库，它主要由 Meta（原 Facebook）的人工智能研究实验室开发，在自然语言处理和计算机视觉领域都具有广泛的应用。本书介绍了简单且经典的入门项目，方便快速上手，如 MNIST数字识别，读者在完成项目的过程中可以了解数据集、模型和训练等基础概念。本书还介绍了一些实用且经典的模型，如 R-CNN 模型，通过这个模型的学习，读者可以对目标检测任务有一个基本的认识，对于基本的网络结构原
本书的写作初衷是，从学者的角度，用一种通俗易懂的方式，将基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者，同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难点，进行深入的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍，而深度学习的内容不止于此。所以，作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类，将图像分类、目标检测、人脸识别、语音识别、双向生成对抗网络和AlphaGo等应用场景归入不同的类别，并分别对其原理进行了概括性的讲解。本书适
交互设计的目的是解决用户在使用产品过程中遇到的可用性障碍，使产品更符合用户的使用习惯。全书内容主要包括交互设计理论基础、交互设计的行为、方法与创新、交互设计的流程、交互设计中的原型设计与模式应用、交互设计中的视觉元素设计、交互设计细分领域应用实践、交互设计创新研究及未来发展等内容。本书思路清晰，框架结构完整，内容有层次有条理，理论阐述深入浅出，使读者易读易懂且不失趣味，是一部有特色且不可多得的交互设计理论研究著作...
本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课，专门解决“入门深度强化学习难”的问题。本书的独特之处在于：第一，知识精简，剔除一切不必要的概念和公式，学起来轻松；第二，内容新颖，聚焦近10年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创100多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言+生动形象的图示，助你扫除任何可能的学习障碍！本书内容分为五部分
本书对人工智能安全的基本概念和框架进行梳理。第1章主要介绍信息安全和人工智能的基础性概念。第2章和第3章分别从人工智能信息系统安全和人工智能算法安全的角度，对人工智能安全的研究方法、研究手段进行详述，其中包含大量的真实例子、程序代码。第4章主要讨论人工智能辅助攻防新场景。第5章主要讨论人工智能安全生态。希望通过本书，传统信息安全和人工智能的研究者能快速进入这个领域，为人工智能安全的研究添砖加瓦...
本书的主要内容有：学习基本PyTorch语法和设计模式。创建定制模型和数据变换。使用GPU和TPU训练和部署模型。训练和测试一个深度学习分类器。使用优化和分布式训练加速训练。利用PyTorch库和PyTorch生态系统...
林奕含
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
宋瑞祥 著
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
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